基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

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1、第%(卷第)期大气科学学报E3;#%(U3#)$&#*年#$月F5"8&"(7.38&34B7$3&>!65.(1(.68(6&A6(#$&#*智协飞%李刚%彭婷#$&#*#基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究*H+#大气科学学报%%(!)#"(*&G(*,#*3."#&##%,(,%R#(8,.#*X,WW'#$&#%&)#%&&)#O!.L.6G46.%N.I"8+%J68+F.8+#$&#*#V87!6>53'"'.;.&7.(4356("&734$$676576$>65"7=5634"&.8+;6&7"7.38'"&6*38K"?6&."87

2、!635?*H+#F5"8&B7$3&1(.%%(!)#"(*&G(*,#!.8D!.86&6#基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究#%$#%%#%$智协飞%李刚%彭婷!##南京信息工程大学大气科学学院%江苏南京$#&&**$$#气象灾害教育部重点实验室!南京信息工程大学#%江苏南京$#&&**$%#贵州省气象台%贵州贵阳!!&&&$#摘要"基于贝叶斯理论%建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式%并利用FSII2资料中欧洲中期天气预报中心!2D0@-#地面气温预报资料及地面气温观测资料%对概率化后的预报进行了评估与释用&结果表明%概率化后的预报结

3、果不但能提供丰富的预报产品%而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报&应用贝叶斯模式平均法!K0B#将中国气象局!D0B#'美国国家环境预报中心!UD2J#和2D0@-%个模式的预报结果进行多模式集成%得到了更为合理的概率分布%其中分布的均值可作为模式的预报结果%方差和置信区间反映了预报量的可变范围&因此%基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报%不但能够提供更高精度的预报%而且能提供更全面的预报信息&K0B集成预报结果不但优于集合平均预报%而且还能定量描述预报的不确定性&利用2D0@-预报中心!#个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验%发现K0B预报融

4、合了各成员对预报不确定性的描述%还对概率预报的均值进行了调整%使之与观测值更为接近&K0B预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况&关键词"预报不确定性$概率预报$贝叶斯模式平均文章编号"#)(*G(&+(!$&#*#&)G&(*&G&+""中图分类号"J*!).(""文献标志码"B$%&"#&##%,(,%R#(8,.#*X,WW'#$&#%&)#%&&)'()*+,-%./.&0&1)&23%-+2/1)%345+)+-)+5,+-/)6-+%3/1&(70+1)/)&%(./1+$%(8/9+1&/()*+%-9#%$#%%#%$OCSL.6G4

5、6.%NSI"8+%J2UIF.8+!##1(!33;34B7$3&>!65.(1(.68(6&%UTS1F%U"8R.8+$#&&**%D!.8"$$#)6?N"'35"735?340676353;3+.(";A.&"&765!UTS1F#%0.8.&75?342*=("7.38%U"8R.8+$#&&**%D!.8"$%#I=.:!3=0676353;3+.(";V'&659"735?%I=.?"8+!!&&&$%D!.8"#:.1)-/2)"K"&6*38K"?6&."87!635?%"'"&.($3*6;347!6>53'"'.;.&7.(4356

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